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Manifesto for Living in the Anthropocene

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978-0-98823-406-2 (en línea)

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No requiere 2015 Directory of Open access Books acceso abierto
No requiere 2015 JSTOR acceso abierto

Cobertura temática: Ciencias de la tierra y ciencias ambientales relacionadas  


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Manifolds - Current Research Areas: Manifolds - Current Research Areas

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No requiere Directory of Open access Books acceso abierto

Cobertura temática: Matemáticas - Ciencias de la tierra y ciencias ambientales relacionadas  


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Manifolds II - Theory and Applications: Manifolds II - Theory and Applications

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No requiere Directory of Open access Books acceso abierto

Cobertura temática: Matemáticas - Ciencias de la tierra y ciencias ambientales relacionadas  


Mantle Plumes: A Multidisciplinary Approach

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ISBNs: 978-3-540-68045-1 (impreso) 978-3-540-68046-8 (en línea)

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No detectada 2007 SpringerLink

Cobertura temática: Matemáticas - Ciencias químicas - Ciencias de la tierra y ciencias ambientales relacionadas  


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Manual of Digital Earth

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No requiere Directory of Open access Books acceso abierto

Cobertura temática: Ciencias de la computación e información - Ciencias de la tierra y ciencias ambientales relacionadas - Ingenieria ambiental - Geografía social y económica  


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Manufacturing Driving Circular Economy: Proceedings of the 18th Global Conference on Sustainable Manufacturing, October 5-7, 2022, Berlin

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No requiere Directory of Open access Books acceso abierto

Cobertura temática: Ciencias de la tierra y ciencias ambientales relacionadas - Ingeniería y tecnología  


Map Projections: Cartographic Information Systems

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ISBNs: 978-3-540-36701-7 (impreso) 978-3-540-36702-4 (en línea)

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No detectada 2006 SpringerLink

Cobertura temática: Ciencias de la tierra y ciencias ambientales relacionadas  


Map-based Mobile Services: Theories, Methods and Implementations

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ISBNs: 978-3-540-23055-7 (impreso) 978-3-540-26982-3 (en línea)

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No detectada 2005 SpringerLink

Cobertura temática: Ciencias físicas - Ciencias de la tierra y ciencias ambientales relacionadas  


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Mapeo de costas en ambientes extremos, caso Isla Marambio, Antártida Argentina

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Autores/as: Jorge Marcelo Sisti ; Analía Argerich

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No requiere 2016 SEDICI: Repositorio Institucional de la UNLP (SNRD) acceso abierto

Cobertura temática: Ciencias de la tierra y ciencias ambientales relacionadas  

La línea de costa constituye el ámbito en el cual se ponen en contacto la superficie emergida de la tierra y la superficie del agua, generalmente referida esta última a la superficie del mar. Como elemento de contacto entre superficies que no son estáticas, su delimitación plantea importantes desafíos conceptuales y técnicos para reflejar la ubicación más precisa que le corresponde en determinado tiempo, frente al fuerte dinamismo que la caracteriza. La definición de las líneas de costa en un mapa ha sido un problema extensamente abordado por distintos autores, incluyendo el enfoque del matemático Benoit Mandelbrot -en el año 1967- que ha dado como resultado el desarrollo del cálculo fractal. Subyace en la literatura específica del tema, cierta evidencia empírica sobre la dependencia de la medición de una línea geográfica real con la “regla de medir” utilizada, o escala mínima adoptada para medirla. La Tesis que aquí se presenta, considera la problemática específica del mapeo de líneas de costas que reúnen la condición de localización extrema, pertenecientes a ambientes geográficos extracontinentales, con mínima ocupación humana y clima extremadamente hostil, aspectos que no han sido suficientemente tratados hasta ahora y que permiten desde la Agrimensura, aportar el análisis de nuevas variables que deben ser incorporadas a las técnicas ya conocidas de mapeo. Tomando las costas de Isla Marambio (Antártida Argentina) como caso de estudio, se analiza la documentación cartográfica existente que, aún siendo escasa, demuestra algunas variantes aplicadas desde el punto de vista de la representación gráfica. Los estudios geológicos y geomorfológicos que se han hecho de la isla, por su parte, revelan un conocimiento profundo desde esta perspectiva, conformando una ayuda valiosa para la interpretación del terreno observado. Finalmente, el trabajo con imágenes satelitales, permite ensayar diferentes resoluciones y ajustes a la geometría cartográfica, para proporcionar procedimientos superadores del mapeo de costas en ambientes extremos, tanto de Isla Marambio, como de otras regiones con similares características.

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Mapeo digital de carbono orgánico del suelo mediante imágenes satelitales y algoritmos de autoaprendizaje en el ecosistema Herbazal del Páramo, provincia de Chimborazo, Ecuador

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Autores/as: Johanna Elizabeth Ayala Izurieta ; Víctor García ; Jorge Marcelo Sisti ; Adriana Aleksa ; Analía Isabel Argerich ; Horacio Rodolfo Bozzano

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No requiere 2019 SEDICI: Repositorio Institucional de la UNLP (SNRD) acceso abierto

Cobertura temática: Ciencias de la tierra y ciencias ambientales relacionadas  

Se presenta una metodología para predecir de manera cuantitativa el almacenaje del Carbono Orgánico del Suelo (COS) en zonas alto andinas, en donde, la complejidad paisajística evidenciada por la topografía irregular, dificultades de acceso, clima frío - frío intenso, alta nubosidad, así como su geología, hacen de dicha tarea un gran desafío. La zona de estudio corresponde al ecosistema Herbazal del Páramo (HP) de la provincia de Chimborazo, Ecuador. La metodología emplea variables espectrales derivadas de imágenes satelitales Landsat 8 (sensores OLI y TIRS), Modelo Digital de Elevación (MDE), datos de secuestro de COS in situ en el perfil 0 - 30 cm y variables meteorológicas. Las variables son obtenidas mediante el procesamiento de imágenes satelitales y Sistemas de Información Geográfica (SIG), éstas variables son usadas en la calibración de un algoritmo de autoaprendizaje con Random Forest Regression (RFR) para la predicción de COS. Se logró encontrar 9 variables que controlan la dinámica de distribución de COS en el área de estudio, y a través de ellas generar el modelo final de predicción de COS con una precisión del 82 %, validada mediante muestreo aleatorio simple (MAS). Las variables halladas son: Formación Geológica, Taxonomía, Precipitación, Altura, Orientación, Factor LS, Índice BI, Temperatura Ambiente, Temperatura Superficial - TOA Brightnees Temperature. Mediante SIG se generó el mapa de COS en la zona de estudio y se cuantificó la extensión de las mayores concentraciones de COS, en donde, el mayor porcentaje del área de estudio tiene altas reservas de COS, entre los 150-205 Mg/ha, equivalente al 57 % del área total. A través del presente estudio y sus resultados se presenta una nueva alternativa de cuantificación de COS. El modelo calibrado puede ser extendido sin necesidad de muestrear in situ, muy útil en zonas complejas como el ecosistema páramo. El mapeo digital de COS permitió revelar las elevadas reservas de COS existentes en el ecosistema de estudio, representando un gran aporte en la caracterización de los suelos del territorio nacional. Finalmente, los resultados obtenidos pueden ser utilizados para crear normativas provinciales y nacionales, para evitar la degradación del suelo en este tipo de ecosistemas, considerando la importancia del HP en la estabilización de las estructuras del suelo, regulación hídrica y su aporte en la mitigación del cambio climático.